我国经济正从工业经济向数字经济转型，伴随新就业形态不断涌现，我国需做好数字经济下新就业形态顶层设计，重新界定“新就业”的范畴，并进一步完善统计标准体系，加强数据化人才培养，探索建立大数据下的信用贷款体系、人社服务体系。
我国经济正从工业经济向数字经济转型。与此同时，我国产业结构不断调整优化，预计到2020年，服务业占GDP比重有望达到60%，服务业将成为我国劳动就业的主渠道。伴随“互联网+”、共享经济、数字经济的发展，新就业形态不断涌现，将成为“十三五”时期就业的“增长极”。
我国经济正从工业经济向数字经济转型
当前，在“互联网+”“双创”的推动下，我国数字经济规模呈现加速增长态势，网民数量、应用广度、移动互联网领域等多个维度指标已经成为全球领头羊。2016年，我国的网民数量已经超过7.3亿人，移动互联网用户接近7亿人，平均上网时长接近4小时，网络外卖用户量超2亿。
根据波士顿咨询公司《迈向2035:4亿数字经济就业的未来》报告预测：2035年，中国整体数字经济规模将接近16万亿美元，数字经济渗透率48%，总就业容量达4.15亿。相关机构预测：中国目前55%-77%的就业岗位，未来会由于“数字化技能”含量低而存在被取代的风险。当前，我国的就业观亟待从“工业思维”向“数字思维”升级，以支撑“网络强国”战略。
新兴技术催生三大就业变化
一是组织方式平台化。
“平台+多元应用”（或大平台+小前端）的组织结构，在不同企业中呈现出碎片化特征，即不同程度的“后台标准化、统一化、模块化”，与不同程度的“前台个性化”之间的组合。“大平台+小前端”体系的运转，呈现出很强的灵活性，小前端走向小微化，乃至个人化，让无数具有工匠精神的个体，其创意和创造、创新能力得到充分施展。平台在这一结构中扮演基础服务者、资源调度者的角色。如阿里巴巴向千千万万的商家提供信用体系、用户体系、商品体系、交易流程、计算能力、服务标准等服务。
二是雇佣方式弹性化。
数字经济下，企业面临的竞争环境愈发激烈，市场需求呈现个性化、多样化的趋势。这就要求企业组织必须以柔性化结构，来应对当前的动态环境，尤其是要改变人力资源管理模式，发展出弹性人力资源雇佣模式。这一模式的内涵可总结为工作地点弹性化、工作时间弹性化、工作内容弹性化、雇佣期限弹性化四个方面。弹性化的雇佣模式有利于雇员灵活安排个人时间，有利于组织根据客观环境灵活调整人力资源策略，也有利于促进就业，为社会经济带来积极影响。
三是就业边界扩大化、全球化。
产业升级成为常态，就业边界不断扩大。智能机器能力的持续强化使人类的部分体力、脑力得以解放，落后的产业和就业岗位也将逐渐被淘汰。然而，劳动者又总能在新兴领域通过技能升级实现价值，劳动及就业的内涵和边界也随之延展。机器智能化及平台就业使就业者的身体素质、所处地域不再是制约因素。不论是身处偏远地区的个人还是小型化组织，都可以通过平台获得全球性的工作机会，如airbnb房东、upwork工程师等。
新就业的现实问题
一是数字经济下就业的“再定义”问题。
就业需要“再定义”，从而找到新的参照系。如果沿用工业时代的就业概念、标准，来衡量数字经济时代的新就业，必然会带来“失灵与误解”。我国从工业经济向数字经济转型，带来新经济和新就业形态。我国也从劳动密集型就业向技术、数据密集型就业转型。同时，“90后”群体就业观发生巨变。“90后”“00后”斜杠青年比例呈上升趋势。他们通过平台技能分享，实现价值交换，一天切换N个身份，程序员、网店主、主播……
二是数字经济体系下的人才培养问题。
大学生创业失败率较高，一定程度上是由于高校人才培养与数字经济脱节。2015年，我国平均每天新登记注册的企业达到1.16万户，平均每分钟诞生8家公司。创业群体不仅有“70后”“80后”，更有许多“90后”“00后”。《中国电子商务报告2016》显示，全国16-40岁青年是电商创业的主力人群，由16-40岁青年创办的个人淘宝网店占淘宝网店总数的80%。2016年，淘宝网电商创业人数较2015年增加6.9%。
三是数字经济下的小微企业融资难问题。
小微企业发展和创业者的核心问题是融资难——大银行不愿意服务小微企业和创业者，对小银行要求强担保、强抵押。小微企业和创业者融资门槛高，流程长。大多数小微企业主（网店主）在“双11”“618”等节日促销时，存在用钱急、额度低、周期短，但又缺少可抵押资产和担保资源的痛点，导致企业规模无法做大。
四是数字经济下的社会保障体系完善问题。
《全国社会化电商物流从业人员研究报告》显示，2016年初，全国203万名电商物流从业人员，近一半的站点人员工作年限在1年以下，快递员跨省流动比例在50%以上。现行社会保障体系建立在工厂或生产线人员流动性低的前提下，要进一步完善社保体系以适应数字经济时代人才流动的需要。
政策建议
当前，我国要做好数字经济下新就业形态顶层设计，推动从工业经济下“千人一面”，到数字经济下“千人千面”转变；从流水线的简单重复，到创意、创造的激活释放，实现人口红利向人才红利的跨越发展。具体建议如下：
一是对“新就业”进行界定，完善统计标准体系。就业观念需要从“雇佣”转变为“交易型服务”，“合同”转变为“协议”，从“就业”转变为“工作”。就业统计方式需进一步创新，如从以企业为单位的统计到“平台+个人”的统计，实现具体到个人账户的统计。加强统计手段创新，如云（云计算）、端（APP）、数（大数据）的统计。
二是校企结合，加强数据化人才培养及相关专业学科建设。抓紧在数字经济（云计算、大数据、人工智能等）领域人才布局，培养机制市场化、人才培养梯度化，探索校企联合培养，实现“人才零库存”培养。
三是创新创业贷款融资方式，探索建立大数据下的信用贷款等创业融资扶持体系。2016年9月，安徽人社厅与蚂蚁金服合作大数据下的“纯信用贷”。目前，已有30多万人贷款，授信近50亿元，最大单个贷款用户授信30万元，最低日利率万分之1.5。让大量无法通过抵押、担保而急需短期周转资金的创业者，能够获得周转资金。应考虑扩大试点省份，为创业者“雪中送炭”。
四是针对越来越多的“80后”“90后”网络灵活就业人员，利用移动互联网技术创新就业支撑、社会保障等服务体系。如安徽省人社厅将“阳光就业”网上经办系统嵌入支付宝“城市服务”，申请人可以通过手机随时随地线上办理就业创业登记申请、灵活就业社会保险补贴申请、劳动合同查询等，从而提升服务效率，降低办理成本。（阿里研究院 郝建彬）
